ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.

Why you should listen

A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.

Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.

More profile about the speaker
Juan Enriquez | Speaker | TED.com
TEDxCERN

Juan Enriquez: The age of genetic wonder

Juan Enriquez: L'âge de l'émerveillement en génétique

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Les outils de modification de séquence génomique tels que CRISPR rendent possible la programmation de la vie à son niveau le plus fondamental. Mais cela soulève de nombreuses questions : si nous pouvons créer des nouvelles espèces depuis zéro, que devrions-nous créer ? Devrions-nous remodeler l'humanité telle que nous la connaissons aujourd'hui ? Juan Enriquez esquisse les futurs possibles de l'édition génétique. Il explore un territoire d'incertitudes et de potentiels immenses de cette nouvelle frontière dans la biologie.
- Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio

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00:13
So let me with startdébut with RoyRoy AmaraAmara.
0
1134
2390
Permettez-moi de vous présenter Roy Amara.
00:16
Roy'sLe Roy argumentargument is that mostles plus newNouveau
technologiesles technologies tendtendre to be overestimatedsurestimé
1
4350
4211
Tout d'abord, Roy pense
que l'on a tendance à surestimer
00:20
in theirleur impactimpact to begincommencer with,
2
8585
2068
l'impact des technologies
les plus récentes
et que nous finissons
par les sous-estimer à long terme
00:22
and then they get underestimatedsous-estimé
in the long termterme
3
10677
2402
00:25
because we get used to them.
4
13103
1364
à cause de notre assuétude.
00:26
These really are daysjournées
of miraclemiracle and wondermerveille.
5
14491
2196
Ce sont les jours de miracle
et d'émerveillement.
00:29
You rememberrappelles toi that wonderfulformidable
songchant by PaulPaul SimonSimon?
6
17433
2381
Vous souvenez-vous
de cette chanson de Paul Simon ?
00:32
There were two lineslignes in it.
7
20365
1338
C'en est un petit extrait.
00:33
So what was it that was consideredpris en considération
miraculousmiraculeux back then?
8
21727
3687
Mais qu'est-ce qui était
miraculeux à l'époque ?
00:38
SlowingRalentissement down things -- slowlent motionmouvement --
9
26393
2072
Ralentir les choses -- le ralenti --
00:41
and the long-distancelongue distance call.
10
29371
1728
et les appels longue distance.
00:43
Because, of coursecours, you used
to get interruptedinterrompu by operatorsopérateurs
11
31941
2859
Rappelez-vous, des opérateurs
téléphoniques nous interrompaient
00:46
who'dqui aurait tell you, "Long distancedistance callingappel.
Do you want to hangpendre up?"
12
34824
2997
pour couper la ligne
car un appel longue distance entrait.
00:49
And now we think nothing of callingappel
all over the worldmonde.
13
37845
2702
Aujourd'hui, c'est banal de téléphoner
n'importe où dans le monde.
00:53
Well, something similarsimilaire maymai be happeningévénement
14
41040
2630
On pourrait faire face
à un phénomène identique
avec la lecture
et la programmation de la vie.
00:55
with readingen train de lire and programmingla programmation life.
15
43694
2072
00:58
But before I unpackdécompresser that,
16
46636
1728
Mais avant de développer ce sujet,
01:01
let's just talk about telescopestélescopes.
17
49069
2684
évoquons ensemble le télescope.
01:04
TelescopesTélescopes were overestimatedsurestimé
originallyinitialement in theirleur impactimpact.
18
52798
4311
Son impact a été largement
surestimé à l'origine.
01:09
This is one of Galileo'sDe Galileo earlyde bonne heure modelsdes modèles.
19
57133
2169
Voici un des premiers modèles de Galilée.
01:12
People thought it was just
going to ruinse ruiner all religionreligion.
20
60090
3359
Les gens pensaient que ça allait
anéantir toutes les religions.
01:15
(LaughterRires)
21
63473
1150
(Rires)
01:18
So we're not payingpayant that much
attentionattention to telescopestélescopes.
22
66862
2714
Aujourd'hui, plus personne ne porte
attention aux télescopes.
01:22
But, of coursecours, telescopestélescopes launchedlancé
10 yearsannées agodepuis, as you just heardentendu,
23
70628
4082
Toutefois, les télescopes envoyés
dans l'espace il y a une dizaine d'années
01:26
could take this VolkswagenVolkswagen,
flymouche it to the moonlune,
24
74734
2991
pourraient emmener
cette Coccinelle sur la Lune
01:29
and you could see the lightslumières
on that VolkswagenVolkswagen lightlumière up on the moonlune.
25
77749
5856
et vous permettre de vérifier
que la voiture a bien allumé ses phares.
01:36
And that's the kindgentil of resolutionrésolution powerPuissance
that allowedpermis you to see
26
84624
3262
C'est cette puissance de résolution
qui nous permet de discerner
01:40
little speckstaches brunes of dustpoussière
floatingflottant around distantloin sunssoleils.
27
88592
3604
des grains de poussière
qui flottent autour de soleils distants.
01:44
ImagineImaginez for a secondseconde that this
was a sunSoleil a billionmilliard lightlumière yearsannées away,
28
92220
3464
Imaginez que cette étoile soit
à des milliards d'années-lumière de nous
01:48
and you had a little speckSpeck of dustpoussière
that camevenu in frontde face of it.
29
96310
2927
et qu'un grain de poussière
passe devant elle.
01:51
That's what detectingdétection de
an exoplanetexoplanète is like.
30
99566
2501
Découvrir une exoplanète
revient exactement au même.
01:55
And the coolcool thing is, the telescopestélescopes
that are now beingétant launchedlancé
31
103268
3790
La chose la plus cool avec les télescopes
envoyés dans l'espace aujourd'hui,
02:00
would allowpermettre you to see
a singleunique candlebougie litallumé on the moonlune.
32
108138
3005
c'est qu'ils nous permettraient de voir
la flamme d'une bougie sur la Lune.
02:04
And if you separatedséparé it by one plateassiette,
33
112279
2828
Et si on posait un miroir
à côté de la flamme,
02:07
you could see two candlesbougies
separatelyséparément at that distancedistance.
34
115131
2794
on distinguerait deux flammes.
02:11
And that's the kindgentil
of resolutionrésolution that you need
35
119124
2813
C'est ce genre de résolution
qui est nécessaire
pour créer l'image
de ce grain de poussière
02:13
to begincommencer to imageimage
that little speckSpeck of dustpoussière
36
121961
2468
02:16
as it comesvient around the sunSoleil
37
124453
1286
passant devant son soleil
et déterminer si
sa signature est bleu vert.
02:17
and see if it has a blue-greenbleu-vert signatureSignature.
38
125763
2049
02:21
And if it does have
a blue-greenbleu-vert signatureSignature,
39
129120
2071
Si c'est le cas,
ça signifie que la vie est
courante dans l'univers.
02:23
it meansveux dire that life
is commoncommun in the universeunivers.
40
131215
2220
02:25
The first time you ever see a blue-greenbleu-vert
signatureSignature on a distantloin planetplanète,
41
133459
4196
Car une signature bleu vert
aperçue sur une planète distante
02:29
it meansveux dire there's photosynthesisphotosynthèse there,
42
137679
1993
signifie la présence de la photosynthèse
02:31
there's watereau there,
43
139696
1281
et d'eau.
02:33
and the chanceschances that you saw
the only other planetplanète with photosynthesisphotosynthèse
44
141001
3872
La probabilité de découvrir la seule
autre planète où la photosynthèse existe
02:36
are about zerozéro.
45
144897
1363
est proche de zéro.
02:39
And that's a calendar-changingchangement de calendrier eventun événement.
46
147108
1896
Ça change tout.
02:41
There's a before and after
we were aloneseul in the universeunivers:
47
149670
2752
Il y a un avant et un après le fait
d'être seuls dans l'univers.
02:44
forgetoublier about the discoveryDécouverte
of whateverpeu importe continentcontinent.
48
152446
2470
Découvrir un nouveau continent
relève de l'anecdote.
02:48
So as you're thinkingen pensant about this,
49
156751
1580
Quand on y pense,
nous sommes maintenant capables
de créer une carte de notre univers.
02:50
we're now beginningdébut
to be ablecapable to imageimage mostles plus of the universeunivers.
50
158355
2902
02:53
And that is a time of miraclemiracle and wondermerveille.
51
161281
2254
Nous vivons une époque
d'émerveillement, de miracle.
02:55
And we kindgentil of take that for grantedaccordé.
52
163559
2352
Pourtant, ça nous paraît évident.
02:59
Something similarsimilaire is happeningévénement in life.
53
167562
1915
Un phénomène semblable
survient avec le vivant.
03:01
So we're hearingaudition about life
in these little bitsmorceaux and piecesdes morceaux.
54
169501
3038
On nous parle de la vie
en termes de petits morceaux.
03:04
We hearentendre about CRISPRCRISPR,
and we hearentendre about this technologyLa technologie,
55
172563
2658
On nous parle de CRISPR, on entend de ceci
03:07
and we hearentendre about this technologyLa technologie.
56
175245
1666
et on entend parler de cela.
Mais l'essentiel à savoir sur le vivant,
c'est qu'il s'avère être un code.
03:08
But the bottombas lineligne on life
is that life turnsse tourne out to be codecode.
57
176935
3388
03:13
And life as codecode is a really
importantimportant conceptconcept because it meansveux dire,
58
181900
3950
La vie en tant que code est un concept
crucial car il signifie ceci :
03:17
just in the sameMême way
as you can writeécrire a sentencephrase
59
185874
3210
tout comme nous pouvons écrire une phrase
03:21
in EnglishAnglais or in FrenchFrançais or ChineseChinois,
60
189108
3118
en anglais, en français ou en chinois,
03:25
just in the sameMême way
as you can copycopie a sentencephrase,
61
193146
2906
tout comme nous pouvons la copier,
03:28
just in the sameMême way
as you can editmodifier a sentencephrase,
62
196076
2526
tout comme nous pouvons l'éditer,
03:30
just in the sameMême way
as you can printimpression a sentencephrase,
63
198626
2350
tout comme nous pouvons l'imprimer,
03:33
you're beginningdébut to be ablecapable
to do that with life.
64
201000
2719
nous pourrons bientôt
faire tout ça avec le vivant aussi.
03:37
It meansveux dire that we're beginningdébut
to learnapprendre how to readlis this languagela langue.
65
205237
3511
Nous sommes en train
d'apprendre à lire cette langue.
03:40
And this, of coursecours, is the languagela langue
that is used by this orangeOrange.
66
208772
3236
Voici le langage de cette orange.
03:44
So how does this orangeOrange executeexécuter codecode?
67
212702
1796
Comment l'orange exécute-t-elle son code ?
03:46
It doesn't do it in onesceux and zeroeszéros
like a computerordinateur does.
68
214522
2708
Pas comme un ordinateur,
avec des uns et des zéros.
03:49
It sitsassis on a treearbre, and one day it does:
69
217254
1885
Elle est sur l'arbre, et un jour :
03:51
plopPlop!
70
219163
1150
pouf !
03:52
And that meansveux dire: executeexécuter.
71
220819
1805
Ça signifie : exécution !
03:55
AATCAAGAATCAAG: make me a little rootracine.
72
223149
3272
AATCAAG : fais une petite racine !
03:59
TCGACCLe TCGACC: make me a little stemtige.
73
227057
2502
TCGACC : fais un petit germe !
04:01
GACGac: make me some leavesfeuilles.
AGCAgc: make me some flowersfleurs.
74
229583
3438
GAC : fais des feuilles !
AGC : fais des fleurs !
04:05
And then GCAAGCAA: make me some more orangesdes oranges.
75
233045
2857
Ensuite GCAA : fais des oranges !
04:08
If I editmodifier a sentencephrase in EnglishAnglais
on a wordmot processorprocesseur,
76
236984
4073
En éditant une phrase en anglais
sur un traitement de texte,
04:15
then what happensarrive is you can go
from this wordmot to that wordmot.
77
243153
3441
on peut naviguer d'un mot à l'autre.
04:20
If I editmodifier something in this orangeOrange
78
248134
2136
En amendant une partie dans cette orange,
04:22
and put in GCAACLe GCAAC, usingen utilisant CRISPRCRISPR
or something elseautre that you've heardentendu of,
79
250294
4983
en utilisant CRISPR pour remplacer GCAAC
par autre chose de connu,
04:28
then this orangeOrange becomesdevient a lemoncitron,
80
256261
1797
l'orange devient un citron,
04:30
or it becomesdevient a grapefruitpamplemousse,
81
258957
1548
un pamplemousse
04:32
or it becomesdevient a tangerineMandarine.
82
260529
1657
ou une mandarine.
04:35
And if I editmodifier one in a thousandmille lettersdes lettres,
83
263102
2018
En modifiant une seule lettre parmi mille,
04:37
you becomedevenir the personla personne
sittingséance nextprochain to you todayaujourd'hui.
84
265144
2360
vous devenez votre voisin.
04:40
Be more carefulprudent where you sitasseoir.
85
268757
1520
Choisissez vos voisins avec prudence !
04:42
(LaughterRires)
86
270301
1189
(Rires)
04:45
What's happeningévénement on this stuffdes trucs
is it was really expensivecoûteux to begincommencer with.
87
273014
3475
À ses prémisses, la technologie
était très coûteuse,
04:48
It was like long-distancelongue distance callsappels.
88
276513
1695
comme les appels longue distance.
04:51
But the costCoût of this is droppingchute
50 percentpour cent fasterPlus vite than Moore'sDe Moore lawloi.
89
279399
3606
Mais le coût diminue plus vite que
la loi de Moore par un facteur de 50%.
04:55
The first $200 fullplein genomegénome
was announcedannoncé yesterdayhier by VeritasVeritas.
90
283909
3832
Hier, Veritas a annoncé le premier
séquençage du génome pour 200 dollars.
05:00
And so as you're looking at these systemssystèmes,
91
288494
2130
On observe ces systèmes
05:02
it doesn't mattermatière, it doesn't mattermatière,
it doesn't mattermatière, and then it does.
92
290648
3802
et ils n'ont aucune importance
jusqu'à ce qu'ils deviennent importants.
05:06
So let me just give you
the mapcarte viewvue of this stuffdes trucs.
93
294474
3405
Voici une cartographie
de ce dont nous parlons.
05:10
This is a biggros discoveryDécouverte.
94
298973
2559
Une découverte énorme.
05:13
There's 23 chromosomeschromosomes.
95
301556
1923
Il y a 23 chromosomes.
05:15
CoolCool.
96
303503
1228
Cool.
05:17
Let's now startdébut usingen utilisant a telescopetélescope versionversion,
but insteadau lieu of usingen utilisant a telescopetélescope,
97
305287
3679
Regardons-les avec la version télescopique
mais en remplaçant le télescope
05:20
let's use a microscopemicroscope to zoomZoom in
98
308990
2320
par un microscope pour zoomer
05:23
on the inferiorinférieure of those chromosomeschromosomes,
99
311334
2072
sur le chromosome du bas,
05:25
whichlequel is the Y chromosomechromosome.
100
313430
1621
le chromosome Y.
05:28
It's a thirdtroisième the sizeTaille of the X.
It's recessiveRécessive and mutantmutant.
101
316432
3014
Il est trois fois plus petit que le X,
récessif et mutant.
05:32
But hey,
102
320443
1151
Mais...
05:34
just a malemâle.
103
322262
1219
c'est juste un mâle.
05:36
And as you're looking at this stuffdes trucs,
104
324914
2280
Quand on observe tout ça,
05:39
here'svoici kindgentil of a countryPays viewvue
105
327218
3450
on est au niveau d'une carte d'un pays,
05:42
at a 400 basebase pairpaire resolutionrésolution levelniveau,
106
330692
2204
une résolution de 400 paires de bases,
05:44
and then you zoomZoom in to 550,
and then you zoomZoom in to 850,
107
332920
3419
on zoome à 550, ensuite à 850.
05:48
and you can begincommencer to identifyidentifier
more and more genesgènes as you zoomZoom in.
108
336363
3285
Là, on commence à identifier
de plus en plus de gènes.
05:52
Then you zoomZoom in to the stateEtat levelniveau,
109
340249
2304
En zoomant davantage,
on obtient une carte régionale.
05:55
and you can begincommencer to tell
who'squi est got leukemialeucémie,
110
343473
2804
On peut identifier les personnes
qui souffrent de leucémie,
05:59
how did they get leukemialeucémie,
what kindgentil of leukemialeucémie do they have,
111
347543
3024
comment elles l'ont eue
et quel type de leucémie,
quelles parties ont glissé vers où.
06:02
what shifteddécalé from what placeendroit
to what placeendroit.
112
350591
2064
06:05
And then you zoomZoom in
to the GoogleGoogle streetrue viewvue levelniveau.
113
353330
2858
On zoome un peu plus
et on en est à Google Street View.
06:09
So this is what happensarrive
if you have colorectalcolorectal cancercancer
114
357387
2673
Voici ce qui se passe pour un patient
bien déterminé qui a un cancer du côlon
06:12
for a very specificspécifique patientpatient
on the letter-by-letterlettre par lettre resolutionrésolution.
115
360084
4207
à un niveau de résolution
lettre par lettre.
06:18
So what we're doing in this stuffdes trucs
is we're gatheringrassemblement informationinformation
116
366148
3110
Nous collectons en fait des informations
06:21
and just generatinggénérateur
enormousénorme amountsles montants of informationinformation.
117
369282
2516
et générons un volume énorme de données.
06:23
This is one of the largestplus grand
databasesbases de données on the planetplanète
118
371822
2874
C'est une des plus grandes
banques de données au monde
et sa croissance dépasse notre capacité à
construire des espaces pour leur stockage.
06:26
and it's growingcroissance fasterPlus vite
than we can buildconstruire computersdes ordinateurs to storele magasin it.
119
374720
3872
06:32
You can createcréer some incredibleincroyable
mapscartes with this stuffdes trucs.
120
380063
2466
On peut créer des cartes
incroyables avec ça.
06:35
You want to understandcomprendre the plaguepeste
and why one plaguepeste is bubonicpeste bubonique
121
383292
2971
Pour comprendre la peste,
et pourquoi une espèce est bubonique
06:38
and the other one
is a differentdifférent kindgentil of plaguepeste
122
386287
2224
une autre est d'un autre type,
et une autre est encore différente.
06:40
and the other one
is a differentdifférent kindgentil of plaguepeste?
123
388535
2310
Voici la cartographie de la peste.
06:42
Well, here'svoici a mapcarte of the plaguepeste.
124
390869
1730
06:45
Some are absolutelyabsolument deadlymortel to humanshumains,
125
393037
1820
Certaines sont implacablement
mortelles pour l'homme, d'autres pas.
06:46
some are not.
126
394881
1185
06:48
And noteRemarque, by the way,
as you go to the bottombas of this,
127
396486
2596
Pour approfondir, pourquoi pas
comparer la peste à la tuberculose ?
06:51
how does it comparecomparer to tuberculosistuberculose?
128
399106
1753
06:53
So this is the differencedifférence betweenentre
tuberculosistuberculose and variousdivers kindssortes of plaguesfléaux,
129
401708
3629
Voici la différence entre la tuberculose
et différentes espèces de peste.
06:57
and you can playjouer detectivedétective
with this stuffdes trucs,
130
405361
2335
On peut faire un travail de détective
06:59
because you can take
a very specificspécifique kindgentil of choleracholéra
131
407720
2475
en prenant par exemple
une espèce précise du choléra
07:02
that affectedaffecté HaitiHaïti,
132
410219
1190
qui a touché Haïti.
07:04
and you can look at
whichlequel countryPays it camevenu from,
133
412377
2686
On peut rechercher le pays à son origine,
07:07
whichlequel regionRégion it camevenu from,
134
415087
1726
la région même
07:09
and probablyProbablement whichlequel soldiersoldat tooka pris that
from that AfricanAfricain countryPays to HaitiHaïti.
135
417496
4742
et sans doute aussi le soldat
qui l'a emmenée d'Afrique à Haïti.
07:17
ZoomZoom out.
136
425133
1512
Dézoomons.
07:18
It's not just zoomingZoom in.
137
426669
1571
Aller vers le plus petit n'est pas tout.
07:21
This is one of the coolestplus cool mapscartes
ever doneterminé by humanHumain beingsêtres.
138
429042
2854
Voici une des cartes les plus cool
réalisées par l'homme.
07:24
What they'veils ont doneterminé is takenpris
all the geneticgénétique informationinformation they have
139
432446
3056
On a repris toutes les informations
génétiques connues sur toutes les espèces
07:27
about all the speciesespèce,
140
435526
1481
07:29
and they'veils ont put a treearbre of life
on a singleunique pagepage
141
437031
3430
et on a compilé ça sur un arbre de vie
qui tient sur une page.
07:32
that you can zoomZoom in and out of.
142
440485
1578
On peut zoomer et dézoomer.
07:34
So this is what camevenu first,
how did it diversifydiversifier, how did it branchbranche,
143
442484
3721
Voici ce qui est venu en premier,
sa diversification, son rayonnement
et la taille de ce génome.
07:38
how largegrand is that genomegénome,
144
446229
1230
07:39
on a singleunique pagepage.
145
447483
1197
Tout ça sur une seule page.
07:41
It's kindgentil of the universeunivers
of life on EarthTerre,
146
449619
2063
C'est l'univers du vivant sur la Terre,
07:43
and it's beingétant constantlyconstamment
updatedactualisé and completedterminé.
147
451706
2449
mis à jour et complété constamment.
07:46
And so as you're looking at this stuffdes trucs,
148
454982
1859
Dans cette évolution de la biologie,
le changement fondamental est
qu'avant, la biologie était réactive.
07:48
the really importantimportant changechangement is
the oldvieux biologyla biologie used to be reactiveréactif.
149
456865
3351
07:52
You used to have a lot of biologistsbiologistes
that had microscopesmicroscopes,
150
460240
2720
Les biologistes avaient des microscopes
07:54
and they had magnifyinggrossissant glassesdes lunettes
and they were out observingobserver animalsanimaux.
151
462984
3299
et des loupes pour observer les animaux.
07:58
The newNouveau biologyla biologie is proactiveproactif.
152
466897
1869
La nouvelle biologie est proactive.
08:01
You don't just observeobserver stuffdes trucs,
you make stuffdes trucs.
153
469433
3019
On ne fait pas qu'observer,
on crée aussi des choses.
08:05
And that's a really biggros changechangement
154
473135
1648
C'est une révolution
08:06
because it allowspermet us
to do things like this.
155
474807
2809
car ça nous permet de réaliser
des choses comme ceci.
08:10
And I know you're really
excitedexcité by this picturephoto.
156
478559
2467
Je suis persuadé que
cette photo vous enthousiasme.
08:13
(LaughterRires)
157
481050
1111
(Rires)
08:14
It only tooka pris us fourquatre yearsannées
and 40 millionmillion dollarsdollars
158
482185
2374
Cette photo nous aura demandé
quatre ans de travail
et 40 millions de dollars.
08:16
to be ablecapable to take this picturephoto.
159
484583
1602
08:18
(LaughterRires)
160
486209
1230
(Rires)
08:19
And what we did
161
487463
1371
Qu'avons-nous fait ?
08:21
is we tooka pris the fullplein genegène codecode
out of a cellcellule --
162
489586
3275
On a retiré un génome
complet d'une cellule,
08:24
not a genegène, not two genesgènes,
the fullplein genegène codecode out of a cellcellule --
163
492885
3911
pas un gène, pas deux gènes,
mais le génome complet de la cellule,
08:30
builtconstruit a completelycomplètement newNouveau genegène codecode,
164
498016
1840
pour construire un nouveau code génétique,
08:32
insertedinséré it into the cellcellule,
165
500825
1575
l'insérer dans une cellule
08:34
figuredfiguré out a way to have the cellcellule
executeexécuter that codecode
166
502424
2932
et trouver un moyen que cette cellule
exécute notre code
08:37
and builtconstruit a completelycomplètement newNouveau speciesespèce.
167
505380
2254
pour développer une nouvelle espèce.
08:40
So this is the world'smonde first
syntheticsynthétique life formforme.
168
508884
2485
Il s'agit donc de la première
forme de vie synthétique.
08:45
And so what do you do with this stuffdes trucs?
169
513810
1895
Que fait-on avec ça ?
08:48
Well, this stuffdes trucs is going
to changechangement the worldmonde.
170
516430
2204
Le monde de demain
ne sera plus jamais pareil.
08:51
Let me give you threeTrois short-termcourt terme trendsles tendances
171
519417
1939
Les trois premières tendances
sur le court terme
08:53
in termstermes of how it's going
to changechangement the worldmonde.
172
521380
2255
qui vont transformer le monde
sont les suivantes.
08:56
The first is we're going to see
a newNouveau industrialindustriel revolutionrévolution.
173
524269
2921
Tout d'abord, il y aura une nouvelle
révolution industrielle.
08:59
And I actuallyréellement mean that literallyLittéralement.
174
527674
1701
Au sens littéral du terme.
09:01
So in the sameMême way as SwitzerlandSuisse
and GermanyAllemagne and BritainLa Grande-Bretagne
175
529992
4491
Tout comme la Suisse,
l'Allemagne et la Grande-Bretagne
09:06
changedmodifié the worldmonde with machinesmachines
like the one you see in this lobbyhall,
176
534507
3658
ont changé le monde avec des engins
comme ceux exposés dans le hall d'entrée,
09:11
createdcréé powerPuissance --
177
539537
1196
en générant l'électricité,
09:13
in the sameMême way CERNCERN
is changingen changeant the worldmonde,
178
541273
2664
tout comme le CERN est en train
de transformer le monde,
09:15
usingen utilisant newNouveau instrumentsinstruments
and our conceptconcept of the universeunivers --
179
543961
3347
avec des instruments nouveaux
et notre conception de l'univers,
09:20
programmableprogrammable life formsformes
are alsoaussi going to changechangement the worldmonde
180
548060
2894
les formes de vie programmables
vont changer le monde
09:23
because onceune fois que you can programprogramme cellscellules
181
551810
1655
car dès qu'il est possible
de programmer une cellule,
09:25
in the sameMême way as you
programprogramme your computerordinateur chippuce,
182
553489
2528
tout comme on programme
une puce électronique,
09:29
then you can make almostpresque anything.
183
557736
1693
alors tous devient possible.
09:32
So your computerordinateur chippuce
can produceproduire photographsphotographies,
184
560369
2779
Votre puce électronique
peut produire des images,
09:35
can produceproduire musicla musique, can produceproduire filmfilm,
185
563172
2073
de la musique, des films,
09:37
can produceproduire love lettersdes lettres,
can produceproduire spreadsheetsfeuilles de calcul.
186
565269
2413
des lettres d'amour
ou des tableaux de calcul.
09:39
It's just onesceux and zeroeszéros
flyingen volant throughpar there.
187
567706
2244
Tout ça est fait de zéros et de uns.
09:42
If you can flowcouler ATCGsATCGs throughpar cellscellules,
188
570604
2605
Si on peut encoder
des ATCG dans les cellules,
09:46
then this softwareLogiciel makesfait du its ownposséder hardwareMatériel,
189
574123
3054
le logiciel va créer sa propre machine.
09:49
whichlequel meansveux dire it scalesBalance very quicklyrapidement.
190
577201
2072
En d'autres mots,
il va se développer rapidement.
09:52
No mattermatière what happensarrive,
191
580487
1651
Quoi qu'il arrive,
09:54
if you leavelaisser your cellcellule phonetéléphone
by your bedsidechevet,
192
582162
2158
en abandonnant votre portable
à votre chevet,
vous ne vous retrouverez pas avec
un milliard de portables le lendemain.
09:56
you will not have a billionmilliard
cellcellule phonesTéléphones in the morningMatin.
193
584344
2586
09:59
But if you do that with livingvivant organismsorganismes,
194
587489
4913
Mais avec des organismes vivants,
10:05
you can make this stuffdes trucs
at a very largegrand scaleéchelle.
195
593222
2389
on parle d'échelles incroyables.
10:09
One of the things you can do
is you can startdébut producingproduisant
196
597390
2896
Une des choses devenues possibles
est par exemple la production
10:12
closeFermer to carbon-neutralneutre en carbone fuelscarburants
197
600310
2223
de combustibles neutres
au niveau de l'impact carbone,
10:14
on a commercialcommercial scaleéchelle by 2025,
198
602557
2426
à une échelle commercialisable dès 2025.
10:18
whichlequel we're doing with ExxonExxon.
199
606054
1761
Nous travaillons sur ça avec Exxon.
10:20
But you can alsoaussi substituteremplacer
for agriculturalagricole landsles terres.
200
608870
2409
On peut aussi remplacer
les terres agricoles.
10:23
InsteadAu lieu de cela of havingayant 100 hectareshectares
to make oilshuiles or to make proteinsprotéines,
201
611303
4751
Plutôt que d'exploiter 100 hectares
pour produire de l'huile ou des protéines,
10:28
you can make it in these vatscuves
202
616078
1859
on peut les produire dans des cuves
avec un rendement variant
entre 10 et 100 fois celui d'un hectare.
10:29
at 10 or 100 timesfois
the productivityproductivité perpar hectarehectare.
203
617961
2868
10:33
Or you can storele magasin informationinformation,
or you can make all the world'smonde vaccinesvaccins
204
621488
3382
On peut aussi y stocker l'information
ou y fabriquer les vaccins pour le monde.
10:36
in those threeTrois vatscuves.
205
624894
1299
10:39
Or you can storele magasin mostles plus of the informationinformation
that's heldtenu at CERNCERN in those threeTrois vatscuves.
206
627276
3949
On pourrait même stocker toutes
les informations du CERN dans ces bassins.
10:44
DNAADN is a really powerfulpuissant
informationinformation storageespace de rangement devicedispositif.
207
632350
3209
L'ADN offre des possibilités
de stockage considérables.
10:48
SecondSeconde turntour:
208
636806
1588
Deuxième changement :
10:50
you're beginningdébut to see the riseaugmenter
of theoreticalthéorique biologyla biologie.
209
638418
2784
voici l'avènement
de la biologie théorique.
10:54
So, medicalmédical schoolécole departmentsdépartements are one
of the mostles plus conservativeconservateur placesdes endroits on earthTerre.
210
642256
4202
Les facultés de sciences médicales sont un
des lieux les plus conservateurs au monde.
10:58
The way they teachapprendre anatomyanatomie is similarsimilaire
to the way they taughtenseigné anatomyanatomie
211
646482
3417
On y enseigne l'anatomie aujourd'hui
exactement comme il y a 100 ans :
11:01
100 yearsannées agodepuis.
212
649923
1166
« Bonjour à tous. Voici votre cadavre. »
11:03
"WelcomeBienvenue, studentétudiant. Here'sVoici your cadaverCadaver."
213
651113
2024
11:06
One of the things medicalmédical schoolsécoles are
not good at is creatingcréer newNouveau departmentsdépartements,
214
654149
3707
Les écoles de médecine sont
particulièrement médiocres
quand il s'agit de créer de nouveaux
départements et le font rarement.
11:09
whichlequel is why this is so unusualinhabituel.
215
657880
1749
11:12
IsaacIsaac KohaneKohane has now createdcréé a departmentdépartement
basedbasé on informaticsinformatique, dataLes données, knowledgeconnaissance
216
660351
6498
Isaac Kohane a créé un département
fondé sur les données, les connaissances,
11:18
at HarvardHarvard MedicalMedical SchoolÉcole.
217
666873
1511
à la Harvard Medical School.
11:21
And in a sensesens,
what's beginningdébut to happense produire is
218
669408
2177
Dans un sens, la biologie
commence à collecter assez de données
11:23
biologyla biologie is beginningdébut to get enoughassez dataLes données
219
671609
2482
11:26
that it can begincommencer to followsuivre
the stepspas of physicsla physique,
220
674115
2766
pour suivre les pas de la physique.
11:28
whichlequel used to be observationald’observation physicsla physique
221
676905
3388
C'est-à-dire que de physique d'observation
11:32
and experimentalexpérimental physicistsphysiciens,
222
680317
1971
et d'expérimentation,
elle est devenue créatrice,
physique théorique.
11:34
and then startedcommencé creatingcréer
theoreticalthéorique biologyla biologie.
223
682312
2162
11:36
Well, that's what you're beginningdébut to see
224
684498
2004
C'est en train d'arriver en biologie
11:38
because you have so manybeaucoup medicalmédical recordsEnregistrements,
225
686526
1980
car nous avons
toutes ces données médicales
11:40
because you have
so much dataLes données about people:
226
688530
2032
et toutes ces données sur les gens :
11:42
you've got theirleur genomesgénomes,
you've got theirleur viromesles viromes,
227
690586
2410
leurs génomes, leurs viromes
11:45
you've got theirleur microbiomesmicrobiomes.
228
693020
1494
et leurs microbiomes.
11:46
And as this informationinformation stackspiles,
229
694538
1981
Plus les informations s'accumulent,
11:48
you can begincommencer to make predictionsprédictions.
230
696543
2063
plus on peut réaliser des prédictions.
11:52
The thirdtroisième thing that's happeningévénement
is this is comingvenir to the consumerconsommateur.
231
700149
3255
La troisième transformation est
que le consommateur est touché.
11:56
So you, too, can get your genesgènes sequencedséquencé.
232
704629
4156
Vous aussi, vous pouvez obtenir
un séquençage de vos gènes.
12:01
And this is beginningdébut to createcréer
companiesentreprises like 23andMeandMe,
233
709698
2728
Cela mène à la création d'entreprises
comme 23andMe.
12:04
and companiesentreprises like 23andMeandMe
are going to be givingdonnant you
234
712450
2478
Ces entreprises comme 23andMe
pourront vous offrir
de plus en plus d'informations,
12:06
more and more and more dataLes données,
235
714952
1352
12:08
not just about your relativesmembres de la famille,
236
716328
1544
sur les membres de votre famille,
12:10
but about you and your bodycorps,
237
718562
1360
sur vous, sur votre corps.
12:11
and it's going to comparecomparer stuffdes trucs,
238
719946
1531
Elles proposeront de comparer des données,
leur évolution dans le temps
12:13
and it's going
to comparecomparer stuffdes trucs acrossà travers time,
239
721501
2093
et cela produira des bases
de données massives.
12:15
and these are going to becomedevenir
very largegrand databasesbases de données.
240
723618
2607
12:18
But it's alsoaussi beginningdébut to affectaffecter
a seriesséries of other businessesentreprises
241
726249
2962
D'autres domaines d'activités
sont aussi affectés
12:21
in unexpectedinattendu waysfaçons.
242
729235
1537
de manière inattendue.
12:23
NormallyNormalement, when you advertisefaire de la publicité something,
you really don't want the consumerconsommateur
243
731802
3751
Quand on fait une publicité,
le but n'est pas que le consommateur
12:27
to take your advertisementannonce
into the bathroomsalle de bains to peepipi on.
244
735577
4567
emporte votre publicité
aux toilettes pour uriner dessus.
12:33
UnlessÀ moins que, of coursecours, if you're IKEAIKEA.
245
741993
2055
Sauf si vous vous appelez IKEA.
12:37
Because when you ripdéchirure this
out of a magazinemagazine and you peepipi on it,
246
745381
2906
Si vous déchirez cette publicité
de votre magazine pour uriner dessus,
12:40
it'llça va turntour bluebleu if you're pregnantEnceinte.
247
748311
2069
elle devient bleue si vous êtes enceinte.
12:42
(LaughterRires)
248
750404
1213
(Rires)
12:44
And they'llils vont give you
a discountremise on your criblit de bébé.
249
752214
3873
L'annonceur vous offre un rabais
sur l'achat d'un berceau.
12:48
(LaughterRires)
250
756111
1158
(Rires)
12:49
Right? So when I say consumerconsommateur empowermentautonomisation,
251
757293
2015
OK ? Quand je parle d'émancipation
des consommateurs,
12:51
and this is spreadingdiffusion beyondau-delà biotechbiotechnologies,
252
759332
2739
et cela va au-delà des biotechnologies,
12:54
I actuallyréellement really mean that.
253
762095
1819
je pense ce que je dis.
12:58
We're now beginningdébut to produceproduire,
at SyntheticSynthétique GenomicsGénomique,
254
766273
3365
À Synthetic Genomics,
nous sommes en train de développer
13:02
desktopordinateur de bureau printersimprimantes
255
770540
1471
des imprimantes portables
13:05
that allowpermettre you to designconception a cellcellule,
256
773228
3530
qui vous permettent
de concevoir une cellule,
13:08
printimpression a cellcellule,
257
776782
1167
de l'imprimer
et d'exécuter un programme
dans la cellule.
13:09
executeexécuter the programprogramme on the cellcellule.
258
777973
1845
13:12
We can now printimpression vaccinesvaccins
259
780825
2103
Aujourd'hui, on peut imprimer des vaccins
13:14
realréal time as an airplaneavion takes off
260
782952
2247
en temps réel quand un avion décolle
13:17
before it landsles terres.
261
785223
1190
et avant qu'il atterrisse.
13:19
We're shippinglivraison 78
of these machinesmachines this yearan.
262
787929
2572
Cette année, on va livrer
78 de ces imprimantes.
13:24
This is not theoreticalthéorique biologyla biologie.
This is printingimpression biologyla biologie.
263
792068
4473
Ce n'est plus de la biologie théorique,
c'est de la biologie imprimée.
13:30
Let me talk about two long-termlong terme trendsles tendances
264
798182
2196
Permettez-moi d'évoquer
deux tendances à long terme
13:33
that are comingvenir at you
over a longerplus long time periodpériode.
265
801374
3326
qui vont arriver sur une longue période.
13:37
The first one is, we're startingdépart
to redesignrefonte speciesespèce.
266
805658
2656
D'abord, nous sommes en train
de modifier les espèces.
13:41
And you've heardentendu about that, right?
267
809055
1777
Vous avez dû en entendre parler.
13:42
We're redesigningrefonte treesdes arbres.
We're redesigningrefonte flowersfleurs.
268
810856
2681
On modifie des arbres, des fleurs,
13:45
We're redesigningrefonte yogurtyogourt,
269
813561
2293
du yaourt,
13:48
cheesefromage, whateverpeu importe elseautre you want.
270
816513
2030
du fromage et tout ce que vous voulez.
13:51
And that, of coursecours,
bringsapporte up the interestingintéressant questionquestion:
271
819678
2650
Ceci entraîne une question fascinante :
13:54
How and when should we redesignrefonte humanshumains?
272
822884
2336
comment et quand devrions-nous
amender les humains ?
13:59
And a lot of us think,
"Oh no, we never want to redesignrefonte humanshumains."
273
827566
3557
Nous sommes nombreux à penser :
« Jamais nous ne voudrons ça ! »
14:04
UnlessÀ moins que, of coursecours, if your childenfant
has a Huntington'sMaladie de Huntington genegène
274
832147
2715
Sauf si votre enfant
a le gène de Huntington
14:06
and is condemnedcondamné to deathdécès.
275
834886
1389
et est condamné à mourir.
14:09
Or, unlesssauf si if you're passingqui passe on
a cystickystique fibrosisfibrose genegène,
276
837172
3363
Sauf si vous êtes porteur du gène
de la mucoviscidose
et, dans ce cas, vous souhaiterez
un amendement pour vous
14:12
in whichlequel caseCas, you don't just want
to redesignrefonte yourselftoi même,
277
840559
2690
14:15
you want to redesignrefonte your childrenles enfants
and theirleur childrenles enfants.
278
843273
2539
et aussi pour vos enfants
et leurs enfants.
14:18
And these are complicatedcompliqué debatesdébats
and they're going to happense produire in realréal time.
279
846723
3645
Il s'agit de débats complexes
et ils ont lieu maintenant.
14:22
I'll give you one currentactuel exampleExemple.
280
850839
1951
Un exemple :
14:25
One of the debatesdébats going on
at the NationalNational AcademiesAcadémies todayaujourd'hui
281
853531
3072
un des débats en cours
dans les Académies nationales
14:29
is you have the powerPuissance to put
a genegène driveconduire into mosquitoesmoustiques
282
857896
4702
concerne notre capacité à provoquer
une mutation génétique chez les moustiques
14:34
so that you will killtuer
all the malaria-carryingporteurs du paludisme mosquitoesmoustiques.
283
862622
2984
qui tuera tous les moustiques
porteurs de la malaria.
14:39
Now, some people say,
284
867547
2560
Certains pensent
14:42
"That's going to affectaffecter the environmentenvironnement
in an extremeextrême way, don't do it."
285
870964
3465
que l'impact sur l'environnement
mérite d'agir avec précaution.
14:47
Other people say,
286
875326
1155
D'autres, toutefois, pensent
14:48
"This is one of the things
that's killingmeurtre millionsdes millions of people yearlytous les ans.
287
876505
3227
que cette maladie tue des millions
de personnes tous les ans.
14:51
Who are you to tell me
that I can't saveenregistrer the kidsdes gamins in my countryPays?"
288
879756
3548
On ne peut pas nous empêcher de sauver
les enfants de nos pays.
14:57
And why is this debatedébat so complicatedcompliqué?
289
885183
1853
Pourquoi ce débat est-il si complexe ?
14:59
Because as soonbientôt as you
let this looseen vrac in BrazilBrésil
290
887060
2881
Parce qu'en lâchant ça au Brésil,
ou au sud de la Floride,
15:01
or in SouthernSud FloridaFloride --
291
889965
1423
les moustiques n'ont pas de frontières.
15:03
mosquitoesmoustiques don't respectle respect wallsdes murs.
292
891412
1541
15:04
You're makingfabrication a decisiondécision for the worldmonde
293
892977
2301
C'est une décision qui affecte
le monde entier
15:07
when you put a genegène driveconduire into the airair.
294
895302
1907
que de libérer une mutation génétique.
15:14
This wonderfulformidable man wona gagné a NobelPrix Nobel PrizePrix,
295
902145
2095
Cet homme extraordinaire
a reçu le Prix Nobel.
15:17
and after winninggagnant the NobelPrix Nobel PrizePrix
296
905103
1640
Suite à son Prix Nobel,
15:18
he's been worryinginquiétant about
297
906767
1255
il s'est intéressé
15:21
how did life get startedcommencé on this planetplanète
298
909531
2103
à comment la vie a démarré
sur cette planète
15:23
and how likelyprobable is it
that it's in other placesdes endroits?
299
911658
2281
et à la probabilité
de la trouver ailleurs.
15:27
So what he's been doing is going around
to this graduatediplômé studentsélèves
300
915097
3202
Aujourd'hui, il passe son temps
avec ses étudiants
15:30
and sayingen disant to his graduatediplômé studentsélèves,
301
918323
1718
en leur demandant ceci :
15:32
"BuildConstruire me life but don't use
any modernmoderne chemicalsproduits chimiques or instrumentsinstruments.
302
920864
3322
« Créez une vie mais sans aucun
produit chimique ou instrument modernes.
15:36
BuildConstruire me stuffdes trucs that was here
threeTrois billionmilliard yearsannées agodepuis.
303
924210
2665
Créez quelque chose qui existait
il y a trois milliards d'années.
15:38
You can't use laserslasers.
You can't use this. You can't use that."
304
926899
3156
Sans lasers. Sans ceci. Sans cela. »
15:44
He gavea donné me a vialflacon of what he's builtconstruit
about threeTrois weekssemaines agodepuis.
305
932330
3245
Il m'a donné une fiole avec
ce qu'il a fabriqué il y a trois semaines.
15:48
What has he builtconstruit?
306
936639
1179
Qu'est-ce que c'est ?
15:49
He's builtconstruit basicallyen gros what lookedregardé like
soapsavon bubblesbulles that are madefabriqué out of lipidslipides.
307
937842
4025
Il a fabriqué ce qui ressemble
à des bulles de savon faites de lipides.
15:53
He's builtconstruit a precursorprécurseur of RNAARN.
308
941891
2566
Il a fabriqué un précurseur
de l'acide ribonucléique.
15:57
He's had the precursorprécurseur of the RNAARN
be absorbedabsorbé by the cellcellule
309
945291
3752
Il a fait absorber ce précurseur
d'ARN par une cellule
16:02
and then he's had the cellscellules dividediviser.
310
950194
1883
qu'il a laissée se diviser.
16:06
We maymai not be that farloin --
311
954031
1957
On pourrait ne pas être loin,
16:09
call it a decadedécennie, maybe two decadesdécennies --
312
957687
3117
on parle de dix ou vingt ans,
16:12
from generatinggénérateur life from scratchrayure
313
960828
1970
du moment où nous pourrons
générer la vie à partir de rien,
16:16
out of proto-communitiesproto-communautés.
314
964285
1803
à partir de proto-communautés.
16:19
SecondSeconde long-termlong terme trendtendance:
315
967512
1646
Deuxième tendance sur le long terme :
16:22
we'venous avons been livingvivant and are livingvivant
throughpar the digitalnumérique ageâge --
316
970273
3526
nous sommes en train de vivre
dans l'ère numérique,
16:25
we're startingdépart to livevivre throughpar
the ageâge of the genomegénome
317
973823
2519
nous faisons nos premiers pas
dans l'ère du génome.
16:28
and biologyla biologie and CRISPRCRISPR
and syntheticsynthétique biologyla biologie --
318
976366
3615
La biologie, CRISPR,
la biologie synthétique
16:32
and all of that is going to mergefusionner
into the ageâge of the braincerveau.
319
980870
2907
et tout le reste vont se réunir
dans l'ère du cerveau.
16:36
So we're gettingobtenir to the pointpoint where
we can rebuildreconstruire mostles plus of our bodycorps partsles pièces,
320
984743
3981
Nous arrivons à l'étape où nous pouvons
régénérer la plupart de nos organes
16:40
in the sameMême way as if you breakPause a boneOS
or burnbrûler your skinpeau, it regrowsrepousse.
321
988748
3656
telle la guérison de la peau ou d'un os
après une brûlure ou une fracture.
16:44
We're beginningdébut to learnapprendre
how to regrowrepousser our tracheastrachée
322
992428
2668
Nous apprenons à régénérer nos trachées
16:47
or how to regrowrepousser our bladdersvessies.
323
995120
1864
et nos vessies.
16:49
BothTous les deux of those have been
implantedimplanté in humanshumains.
324
997008
2306
On en a implanté chez des humains.
16:51
TonyTony AtalaAtala is workingtravail on
32 differentdifférent organsorganes.
325
999338
2728
Tony Atala développe
32 organes différents.
16:55
But the corecoeur is going to be this,
326
1003487
1890
Mais ceci va devenir le cœur
16:57
because this is you
and the restdu repos is just packagingemballage.
327
1005401
3054
car c'est vous, et le reste n'est
qu'une enveloppe charnelle.
17:02
Nobody'sPersonne n' est going to livevivre beyondau-delà
120, 130, 140 yearsannées
328
1010011
3547
Personne ne vivra
au-delà de 120, 130 ou 140 ans.
17:05
unlesssauf si if we fixréparer this.
329
1013582
1735
Sauf si nous réglons ça.
17:08
And that's the mostles plus interestingintéressant challengedéfi.
330
1016084
2066
C'est aussi le défi le plus intéressant.
17:10
That's the nextprochain frontierFrontier, alongle long de with:
331
1018174
2111
C'est la nouvelle frontière, avec :
17:12
"How commoncommun is life in the universeunivers?"
332
1020309
2347
« La vie est-elle généralisée
dans l'univers ? »
17:14
"Where did we come from?"
333
1022680
1806
« D'où venons-nous ? »
17:16
and questionsdes questions like that.
334
1024510
1634
entre autres.
17:20
Let me endfin this with
an apocryphalapocryphe quotecitation from EinsteinEinstein.
335
1028031
3190
Je conclurai avec une citation
apocryphe d'Einstein.
[Il n'y a que deux façons
de vivre sa vie :
17:23
[You can livevivre as if
everything is a miraclemiracle,
336
1031697
2219
faire comme si tout était un miracle
ou rien n'était un miracle]
17:25
or you can livevivre as if
nothing is a miraclemiracle.]
337
1033940
2272
17:28
It's your choicechoix.
338
1036236
1513
C'est votre choix.
17:30
You can focusconcentrer on the badmal,
you can focusconcentrer on the scaryeffrayant,
339
1038555
2479
Vous pouvez vous focaliser
sur le mauvais et l'effroyable,
17:33
and certainlycertainement there's
a lot of scaryeffrayant out there.
340
1041058
2416
et il y a certes des choses effrayantes.
17:36
But use 10 percentpour cent of your braincerveau
to focusconcentrer on that, or maybe 20 percentpour cent,
341
1044012
4732
Mais utilisez 10 ou 20%
de votre cerveau à ça,
17:40
or maybe 30 percentpour cent.
342
1048768
1826
voire 30%.
17:43
But just rememberrappelles toi,
343
1051474
1782
Surtout, rappelez-vous,
17:45
we really are livingvivant in an ageâge
of miraclemiracle and wondermerveille.
344
1053280
2609
nous vivons dans une ère
de miracle et d'émerveillement.
17:48
We're luckychanceux to be alivevivant todayaujourd'hui.
We're luckychanceux to see this stuffdes trucs.
345
1056271
3551
Nous avons la chance de vivre maintenant
et d'être les témoins de tout ça.
Nous avons la change d'interagir
avec des personnes comme celles
17:51
We're luckychanceux to be ablecapable to interactinteragir
with folksgens like the folksgens
346
1059846
2841
17:54
who are buildingbâtiment
all the stuffdes trucs in this roomchambre.
347
1062711
2110
qui construisent toutes ces choses
et qui sont parmi nous.
17:57
So thank you to all of you,
for all you do.
348
1065487
2975
Merci à vous tous pour ce que vous faites.
18:01
(ApplauseApplaudissements)
349
1069066
3696
(Applaudissements)
Translated by Claire Ghyselen
Reviewed by Morgane Quilfen

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ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.

Why you should listen

A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.

Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.

More profile about the speaker
Juan Enriquez | Speaker | TED.com